周昌乐:机器意识能走多远:未来的人工智能哲学

来源:未知 作者:未知 时间:2018-05-30
机器意识研究的兴起自20世纪90年代以来,意识问题受到了很多关注,许多哲学家,心理学家和神经科学家对这一领域进行了深入的研究。 与此同时,人们开始使用计算方法来尝试使机器设备清醒。 [1]这种类型的研究越来越多地被称为“机器意识”研究。 关于机器意识的早期研究相对初步,研究工作不太受学术界的认可。甚至早年提到的“机器意识”也有不合时宜的担忧。 虽然关于“机器意识”的哲学争论有不同的看法,但随着研究工作的深入,一些有远见的专家学者已经开始充分认识到开展机器意识研究的意义,并特别写了一篇精辟的论述。 例如,英国皇家学院电子工程系的亚历山大教授指出,机器意识的影响随着学术态度从20世纪90年代到世纪的变化而增加。他还预测了机器意识对科学技术发展的潜在影响。特别是,改变人们对意识的理解并改进计算设备和机器人的概念尤为重要[2]。 巧合的是,伊利诺伊大学哲学系的Haikonen教授撰写了一篇文章,强调机器意识是新一代信息技术产业发展的新机遇。他认为,新产品和系统的发展机会是由信息技术的发展引起的,现有的人工智能是基于先进的编程算法,机器和程序不了解他们在做什么。 显然,如果不了解意识,就不会理解自己的行为,而机器感知技术的出现可以弥补这种不足。因此,机器感知技术可以为信息技术产业的发展提供新的机遇[3]。 意大利巴勒莫大学机器人实验室的Chella教授指出,机器意识的实现不仅是技术挑战,也是开展人工智能和机器人科学与理论研究的新途径[4]。 最近,土耳其中东技术大学的http://img.ipub.exuezhe.com/jpg/B2/2016/B2AAA11.jpg和Sayan学者进一步认为,机器意识的计算建模研究也有助于促进对人类意识现象的理解,促进更合理的意识理论的构建[5]。上述学者的论证无疑表明,机器意识的研究不仅对推动人工智能研究的深化起着重要作用,而且对于科学地解释神秘意识现象具有非凡的意义。 正是由于机器意识研究的科学意义以及未来促进信息技术创新的潜在价值。随着近十年研究的发展,这一领域已成为学术界的热门话题。 同时,逐步形成了大量的研究成果和实验系统,并将一些成果应用于实际机器认知系统的开发。 机器意识研究已成为人工智能领域最先进的研究领域。 机器意识研究的现状2006年之前机器意识的研究现状,英国皇家学院电子工程系的研究小组作了全面的综述[6]。 因此,我们主要分析了此后世界机器意识的研究现状和发展趋势。 根据我们的文献检索,截至2015年底,已有超过350篇学术论文发表在机器意识研究领域,其中超过一半已发表在过去十年。 总之,由于对意识的不同哲学解释,目前关于机器意识的主流研究往往是基于某种科学的意识理论作为具体建模研究和实施的出发点。 由于涉及的文件太多,我们无法全部列出。我们只分析一些影响很大的典型研究。 在意识科学研究领域,早期的理论观点是用量子机制来解释意识现象。这个起点也影响了机器感知建模的研究。 利用量子理论来描述意识生成机制的有效性并不意味着物质的量子活动可以直接产生意识,而是强调意识生成和量子机制的机制在规模上具有相似性。 近年来,量子意识模型的发展呈现出新的趋势。 例如,作为量子意识理论的进一步发展,中国科学院电子学研究所高山提出了一种意识量子理论,研究量子崩溃与意识之间的关系,假设量子崩溃是一种目标。动态过程[7]。日本秋田国际大学的施罗德采取了不同的方法,并在构建统一意识模型方面进行了新的探索,没有涉及量子力学的量子相干性。主要目的是表明基于量子力学的物理解释,量子力学可以形成现象意识。描述了代数性质[8]。 此外,俄罗斯列别杰夫物理研究所的Michael B. Mensky使用意识量子概念提出了主观选择的数学模型,展示了如何通过简单的数学模型给出意识和超意识的特征[9]。 当然,更多的是关于意识量子机制描述的可能性争论,包括正面和负面观点[10]。 特别是在2012年生命物理评论卷。以美国巴尔斯和埃德尔曼为核心的论文“意识,生物和量子假设”[11],相关领域的10多位学者写了他们是否可以用量子机制来描述意识现象导致了一场多方面的辩论。 最近,Susmit Bagchi从分布式计算的角度更全面地讨论了生物进化与量子意识之间的关系[12]。 遗憾的是,到目前为止,学术界尚未就此问题达成共识。 在机器意识研究中,第二个具有重要影响的理论观点是全球工作空间理论[13]。 全球工作空间理论是由圣地亚哥加利福尼亚大学神经科学研究所的Baars研究人员提出的意识解释理论。 在该理论的指导下,由Baars,Franklin和Ramamurthy组成的研究小组对机器意识进行了20多年的研究工作,最终开发了LIDA认知系统[14]。 LIDA(学习智能分发代理)是在研究团队和其他人开发的IDA(智能分发代理)的基础上开发的。它主要基于Baars全局工作空间理论,利用神经网络和符号规则混合计算方法,软件实体建立内部认知模型,在注意力,情感和想象力等多个方面实现认知意识。该系统可以区分无意识状态,是否有效地使用有意识状态,并具有一定的内省反思能力。 从机器意识的最终目标来看,制度缺乏主体性,感性和意识统一等现象意识的特征。 引导机器意识研究的第三个重要理论视角是意识信息整合理论。 意识信息整合理论由威斯康星大学麦迪逊分校的托诺尼教授于1998年提出。 自从引入这一理论以来,许多研究团队已经使用神经网络计算方法进行基于信息集成理论的机器感知研究。 其中,典型的代表是由英国的Aleksander教授和美国的Haikonen教授的研究小组开展的系统研究工作。 由英国皇家学院的亚历山大教授领导的研究小组长期从事机器意识研究,发表了30多篇论文。 早期研究主要是实现了意识公理系统及其神经表征建模[15],并强调了虚拟计算机在意识建模中的应用。 近年来,亚历山大的研究团队采用了类似大脑的策略[16],强调信息整合理论的运用[17],并建立了几种大脑启发的意识实现系统,以更好地实现五种意识公理的最小化。旨在。 美国伊利诺伊大学哲学系的Haikonen教授的研究团队主要使用关联神经网络来构建机器意识系统。 自1999年以来,该团队进行了富有成效的研究[18]。 在提出的认知系统模型的基础上,Haikonen教授构建了一个实验认知机器人XCR-1系统[19]。 应该说,虽然海科宁所进行的机器意识研究的出发点是揭示意识现象的本质,但他的成就是机器意识研究领域最具代表性的工作之一。 在意识科学研究中,有学者将人的意识视为一种高层次的认知能力,提出了高阶的意识理论。在机器意识研究中,在这种高阶理论的指导下,传统的符号规则经常被用来建立一个自觉的机器系统。 其中,比较系统研究项目是由意大利巴勒莫大学机器人实验室Chella教授开发的Cicerobot机器人研究项目10年[20]。 机器人实现了一种自觉的认知结构机制,主要由三部分组成:子概念感知部分,语言处理部分和高阶概念部分。 通过机器人的高阶感知(一阶感知指外部世界的直接感知,高阶感知是机器人内部世界的感知),它形成一个具有自我反射能力的机器人。 这项研究工作的主要特点是逻辑形式化方法和概念空间组织的结合,强调外部事物的心理表征能力,以及外部环境的内部模拟。 在高级认知视角下对自我意识建模研究的另一个杰出贡献是由美国乔治梅森大学的Samsonovich教授领导的研究小组。 经过十多年的研究,该团队开发了GMU-BICA(乔治梅森大学生物启发认知架构)[21]。 系统中定义的心理状态不仅包含内容,还包含主观观察者,因此系统具有“自我”意识的主观能力。 系统实验是利用所提出的认知结构模型来控制虚拟机器人完成一些简单的迷宫活动,机器人可以表现出人类意识所需的行为。 相比之下,与Cicerobot机器人强调自我意识作为反思能力的概念不同,GMU-BICA系统将自我意识解释为“自我”意识。 当然,无论是Cicerobot还是GMU-BICA,这种高级认知模型往往对心理本质,主观体验和统一意识的表现不够重视。除了上述代表性研究之外,对于机器感知研究,还有一个如何确定机器检测能力的测试,这是当前机器意识研究领域的一个重要方面。 显然,要判断所开发的机器感知系统是否真正具有预期的意识能力,有必要开展意识特征分析,评价标准的建立和检测方法的实现的研究工作。 在这方面,由于目前对意识的认识存在很多争议,因此很难对意识评价的特征有统一的认识[22]。 因此,目前对机器感知特征需求的分析也相对分散[23]。 然而,在制定评判标准时,西班牙卡洛斯三世马德里大学计算机科学系Arrabales教授的研究小组进行了比较系统的研究。 该团队自2008年以来对该领域的意识特征进行了分析[24],并给出了一种定量测量方法ConsScale [25],用于计算人工意识和易感性的功能表征[26]。 后来,该团队进一步提出了ConsScale的修订版,并讨论了在机器中产生感觉和现象的可能性[27]。 最后,该团队成功构建了CERA-CRANIUM认知系统[使用有意识的全局工作空间理论建模]来测试由此产生的视觉敏感性[28]和实施的内部语言[29]。 所有这些结果为机器意识的初始检测提供了实用标准。 当然,也有镜像认知作为机器自我意识能力的测试。该理论基于这样一个事实:人类和其他动物可以在镜子中认出自己。这种能力被视为自我意识。证据证明[30]。 因此,Haikonen认为,镜子中的自我识别,镜像测试,也可用于确认机器的潜在自我意识[31]。 因此,在意识检测方法的研究中,许多研究工作是通过镜像测试来确定意识的能力[32]。 然而,一些研究表明,镜像测试并不能证明意识的存在,有必要证明机器有能力通过更复杂的测试。例如,Edelman提出了三种有意识测试方法,即意识的语言报告,神经生理信号和有意识的行为表达[33]。 总之,机器意识的研究主要集中在量子出现机制,全球工作空间,信息集成理论,高阶意识理论和意识检测五个方面。 从研究策略的角度来看,它主要分为两种方式:算法构建策略和脑启发策略。 从具体的实现方法来看,它可以主要分为三类:一类是使用神经网络的方法;二是量子计算方法的运用;第三是使用规则计算方法。 经过20多年的发展。 机器意识的研究取得了很多研究成果,但与人类意识的表现相比,当前机器意识的表现仍然非常有限。 根据作者和土耳其中东技术大学的http://img.ipub.exuezhe.com/jpg/B2/2016/B2AAA11.jpg和Sayan发表的论文,当前机器感知系统的主要功能在于功能意识。 偶尔会涉及自我意识和统一意识(很难说它是否真的实现了)[34]。 可以看出,对意识计算模型的研究还有很长的路要走,特别是对于内省能力,可报告能力,镜像认知能力,情绪敏感性和主观现象[35],这些都是更需要的。进一步研究和探索。 人类意识能力的素养分析基于神经活动。虽然神经活动本身并不知道,但并非所有神经活动都能产生意识,但神经活动可以产生有意识的心理活动。它形成了人类的意识。 根据相关科学和哲学的现有研究成果,人类意识的运作机制大致如下:物质运动的运动创造一切,生物的生理活动支持神经活动,神经活动的出现(自觉心理活动) )和意识感。生理表现和指导实现有意的心理活动,从而反映万物的理论基础。 除了涉及心理活动的神经系统外,主要的心理能力还包括感觉(身体感觉),感知(外在事物的感知,包括视觉,听觉,嗅觉,嗅觉,触觉),认知(记忆,思考,想象)。等等,意识(反思,意识,自我等),情感(情感感受),行为(意志,欲望,欲望等),回归(冥想,理解)。必须强调的是,迄今为止,对学说系统的有意识心智能力的最系统分析不是当前的脑科学研究,而是源自古印度的独特知识。 研究对象只是心灵问题,相当于本文定义的有意识心理活动。 如图1所示,理论体系主要包括具有五个要素和八个知识的心理系统系统[36]。 http://img.ipub.exuezhe.com/jpg/B2/2016/B2AAA06.jpg图1五心理描述系统中的心理能力及其关系。前五种知识被归类为颜色,相应的心脏方法被称为颜色方法,这相当于当代心理学中的感知。五人意识(所谓的“全部”伴随着)。 如果这种感知是对现实世界的感知,那么它的伴随意识被称为同性认知;如果它是感知的幻觉,它被称为不同的意识;如果这种感知活动产生后图像效果,则称为第五意识(属于相应的法律)。 一般来说,与颜色内涵相对应的心理活动是有意的对象,因此属于有意的心理活动。 二,启蒙是一种心灵的方法(具体的心理能力),主要是指身体的感受和情绪状态。 注意,有必要将意识体中的物理状态感知和颜色与完全不同的心理能力区分开来。身体相当于触觉,是一种感性能力。身体状态的感觉不是感知的能力,而是身体的痛苦,温暖和冷漠。体验的能力。 受试者的心理活动虽然有意识,但没有故意对象,因此不属于故意心理活动。 第三,这个想法是另一种思维方式。用现代认知科学的话来说,它是狭隘的思维意识,如思维,记忆,想象等,属于认知的高级阶段,显然是一种有意识的心理活动。 第四,谱系也是一种心灵的方法,主要指现代认知科学的所有创造的核心,如动机,欲望,意志,行为等。 经院哲学中的“行行”与“工业”概念有关。它一般分为三种类型,即专业(行动),语言(说话)和意图(理想),但都强调有意的方面。因此,这条线也是一种故意的心理活动。 第五,意义是整体统一的思想,更强调的是后两者的思想(知识的第七个末端,第八个阿拉亚意识),现代西方认知科学没有相应的概念。主要强调自我意识,尤其是回归的能力,即理解基本思想的能力。 总之,颜色内涵是颜色方法(感知能力),受蕴涵,内涵和线条都是心脏的方法(特定的心理能力),它们是有意识的心理活动(统称在心里),其中颜色方法有意识的角色是伴随的五个家庭意识。其他三个内涵的意识与伴随意识不同。它被称为独立意识(涉及内涵,内涵和含义的意识)是一种周。普遍意识活动)。 当然,如果所有有意识的功能都出现在梦中,那么学术知识也被称为梦境意识(梦境时的意识活动,属于非对应法)。 在经院哲学的五种学说中,知识更加复杂。它是奇点理论的基本方法。它强调“我抱”的自我意识,强调中心意识的实现。阿拉亚意识“自由”属于故意心理活动。 总之,从意向性的角度来看,我们的心理能力可以分为无意识的内涵,有意的色彩内涵(前五位知识),内涵,启蒙,元意向意识和去意向性。知识。 其中,知识是一种特定的冥想能力,它对自然的理解与禅的心灵观有关。 机器意识研究面临的两难困境对于目前人工智能研究,我们所涉及的心理能力,如果按照五元素分类系统进行分析,只有颜色,意义和线条的一些能力。 如果我们考虑当前关于机器意识的研究,它只涉及五合一关系的伴随意识,思想和意义中的独立意识,知识中的自我意识,以及意识活动的机制。本身。其他意识,如梦想意识,五柱意识,中心意识和五种不同的意识。 根据上述对知识能力的文学分析,对于机器而言,机器意识实现的真正难题主要有两个方面:心灵的独特性(体验意识)和心灵的知识。故意心理活动的表征,涉及故意心理活动的表征问题,这两者都是当前计算理论和方法无法解决的问题。另一方面,机器最有可能实现的智力的一部分应该是心灵的有意识能力(颜色,意义和线条),即颜色方法和心灵的方法。了解心灵的方法。 显然,有意的心理活动必须伴随有意的对象,因此可以计算证据并完成一些相关的计算任务。 因此,另一方面,我们认为有意识的心智能力是人工智能的理论极限(是上限,而不是上界),机器实现的人类意识能力不能超出故意的范围。心神。 这是本文讨论的基础,并对以下几个方面进行了分析。 首先,让我们分析心理机器的成功标准。 从我们的角度来看,如果你想建立一个具有人类智能的机器,成功的标准至少应该通过图灵测试。 主要原因是由于存在“他的认识”问题,行为表现可能是唯一的标准。此时,图灵测试是一个可行的测试路径,关键是“智能提问”的设计。 原则上,图灵测试通过言语和行为进行交流,这是人类默认拥有智力的唯一途径。 而且,根据摩根法典,如果你不确定,你宁愿选择一个更简单的解释。 因此,在对图灵测试的解释中,还必须注意摩根规则,并且在大多数情况下应该放弃关于心理智能的假设,例如机器思维或机器思维行为。 现在让我们进行图灵测试,看看机器会遇到什么样的困境。 为了看到本质,我们的问题很简单。这是问以下问题(所谓的“老年”思想实验,请参阅作者之前的文章“重新发现图灵测试的意义”[37]):你多大了?复杂的情况是什么?当提问者一遍又一遍地重复这个问题时,机器很快就会发现它的致命缺陷,即缺乏不可预测的反应。 所以,面对这么简单的问题,为什么机器不知所措呢?实际上,这与机器形式系统的局限性有关。 众所周知,图灵机是一个正式的系统,而哥德尔的不完整性表明,一个足够复杂的形式系统无法证明某些真正的命题。这是否意味着计算机永远无法获得某些人类知识?或者,相反,是否意味着并非所有知识都能正式化?这导致讨论下面的第二个论点。 从正式系统的角度来看,确实存在未经计算的(已证明的)问题,并且它们很多,但它们对于人类来说也是未计算的(证明的)。 例如,Turing down问题,如果被替换,结果是相同的。 至于知识,可能有必要首先区分知识的含义和性质。知识是动词还是名词?你想考虑元知识吗?如果以这种方式看待知识,那么肯定不是所有知识都可以形式化。 因此,我们可以发现问题不在于正式系统是否有局限性,而在于它是否能够对意识现象进行一致的形式描述。 那么,我们能否对人类意识现象进行一致的描述?答案显然是否定的。 因为在人类意识现象中,存在一种自我反省的意识心理现象:我们的意识活动是不言而喻的。 从逻辑上讲,如果系统允许自我参与,则系统必须是不一致的,也就是说,它不能给出系统的一致形式描述。 事实上,人类心理活动最初是基于神经群集活动的自组织机制。 因此,不言而喻的不言而喻的现象。 这就是美国哲学家普特南对“脑脑”思想实验的实验。 例如,对于“我们都在大脑中间”的命题,在不提前知道这一事实的前提下,可以明确地否定使用反证据知道逻辑的方法。 因此,我们的人类意识显然不可能被机器操纵。 因此,由于计算机形式的限制,逻辑机器不可能拥有所有的人类意识。最低意识的自我澄清能力不能归机器所有。 此外,作为第三个论点,我们将研究人类的意义。 我们需要明确的问题是机器可以处理符号,但它能真正理解符号的含义吗?如果人类的概念取决于人体和动机(涉及认知),机器如何掌握它们?这个问题主要是指机器是否具有参考能力。塞尔的“中国之家”提出异议。 事实上,这个问题的关键是找出什么是“意义”?如果含义是指所谓的抽象“概念”而不是表示形式,则必然存在语义差异,因为机器只能处理或转换不同的形式语言。 但如果含义是指“行为表现”,那么问题可以追溯到上面图灵测试的第一个论点。 人类语言表达的意义不是语言形式本身,而是意识能力。 因此,将有许多超出正常含义的表达。 从根本上说,我们不必列举机器所不具备的所谓能力,例如矛盾的修辞,元语言表达和整体语境。很难说机器不能拥有人类。最终的参考能力可以。 那么最终的参考能力是什么?在宋代,惠济教派慧虹在《临济宗旨》中指出:“心脏不能通过语言传播,但可以用语言表达。 涵盖语言,心灵的源泉,道的旗帜。 标准审查是一种行为,因此学者们总是使用一种语言。 “所谓的”心脏之心“是最终的指控。 因为它超出了概念,很难用文字来描述,这给形式描述带来了根本的困境。 第四个论点的讨论与所谓的预设程序有关。 我们知道当前的机器只能遵循给定的程序(预先设定的程序),那么机器如何才能具有真正的创造力和灵活性?也许人工智能的目的是使机器“计算”更“智能”,但预编程程序的机器不能灵活,更不用说创造性了。 显然,规则越多,机器就越可以控制。这是预编程程序的限制。 例如,对于具有复杂表面结构的分形图案,可以通过预编程规则自由地生成机器,因为它可以通过简单的规则迭代地生成。 但是对于人类经常出现的错误性质,由于没有法律,机器无法提前编程,机器也不会有错误。 人们容易犯错误,机器按照设定的程序运行,永远不会失败。这是预编程中的致命弱点,这是机器未能在第一个参数中通过图灵测试的根本原因。要知道表面上的错误似乎是负面的质量,但它本质上包含灵活性和创造力,这是所有新事物出现机制的基础。 没有生物基因的错误性质,自然选择就没有行动的对象,也无法讨论复杂的生物多样性。 同样,如果没有错误的思想模因,文化选择也没有任何作用,博达的思想多样性也无法讨论。 可以看出,错误的性质是机器与人类心灵的智力之间的分界线,所有这些都归结为机器的预编程限制。 同样地,预编程问题也带来了新的问题,即机器不能真正具有情感能力。这也构成了机器具备人类能力的第五个论点。 我们知道情感在某种意义上是传统理性活动过程中的“错误”,这是不合理的,但基于逻辑的机器是理性的。 也许人们会说非理性情绪在心理表现上并不重要,甚至无效。 但我们要强调的是,即使是理性思维,情绪和其他非理性因素也会在此(倾向性指导)中发挥重要作用。 如果理性认知能力是进步的方向,那么非理性情绪能力就是进步的动力。人类有心智能力还是缺乏情感能力?!对于机器而言,缺乏情感能力,机器怎么能像人类一样思考这个?!机器是合乎逻辑的,很难体现情感的本质。目前,情绪的计算只能实现情感的理性成分。 作者同意这种观点:理性是定向舵手,情感是驱动动力,情感和理性在导航中是相互依存的。 因此,如果情绪无法计算,那么人类意识的计算就无法实现,因为情绪的本质难以计算是意识问题。 机器是否有能力实现上述机器所面临的困境的讨论,以实现人类心灵的智力,并进一步引出机器是否能与人类具有相同意识的问题。 为避免陷入不必要的纠纷,笔者认为学术辩论应主要分析和讨论事实或可能的事实。 由于计算机工具的概念相对清晰,辩论的焦点主要集中在人类“意识”的定义上。因此,下面给出了作者理解的人类“意识”的分析描述,然后围绕我们讨论的主题展开。 意识包括功能意识,自我意识和现象意识。功能意识通常涉及意向性的心智能力。除了上面讨论的五个论点外,似乎没有特别的新困难。 然而,自我意识和现象学意识是不同的。由于意向性和非意向性的表现问题,这构成了机器思维的最大问题。 首先,我们必须清楚“自我意识”不是关于“自我”意识,而是一种自我反省的反思能力。 因此,自我意识是意识的核心功能。 其次,我们必须澄清所谓的“qualia”所指的是什么?它是精神本质还是虚构的对象?这涉及到哲学的基本问题,这些问题非常复杂,有很多意见。 机器能否具备识别能力的核心问题实际上就在这里。 由于与心灵有关的一些基本问题,机器意识研究从一开始就引起了哲学界的广泛关注。一些专家致力于机器意识研究的哲学基础,一些学者讨论了机器意识将面临的困难,包括意识。定性(qualia)和自我意识,不可避免的,明显的困难问题,以及与意识相关的认知过程,如感知,想象力,动机和内部语言。 此外,更多的是继续早期对人工智能的哲学反思,质疑机器意识的可能性。 它涉及强弱人工智能的斗争,人工智能的问题,意识的困难,“中国之家”悖论的新应用,人工算法在实现意识中的局限性,以及僵尸机器人不能主观。现象意识和辩论的许多其他方面。 那么机器能否具有这种意识意识状态?对现象意识的存在有两种不同的看法。 一个是神秘的观点,即我们的神经生物系统唯一共享的是主观体验。这种意识现象不能简化为物理机制或逻辑描述,也不能被人类的头脑所掌握。另一种是取消机器只是一个僵尸的论点。除了机器或机器之外,不可能有任何主观经验。 在这两种极端观点之间,还存在各种偏见,如还原论,新兴论,理想主义,二元论等。 事实上,根据作者的说法,没有必要进行上述复杂的讨论,从意向性的角度来看,可以澄清机器意识的可能性。 作者的观点是,在有意的心理能力的情况下,理论上可以实现机器,反之亦然。 因为一旦故意对象丢失,机器就无法表示内容,以及如何形式化和计算它!通过以上分析和讨论,我们可以发现机器意识难以实现的主要困境可归纳为这三个方面。 首先是形式要求,特别是由一致性要求引起的限制,因此机器智能仅限于心灵的有意识能力,例如颜色,意义和线条。 第二,机器缺乏不可预测的响应能力,只能通过预先编程的程序响应环境。 第三是你不能拥有最终的指涉能力,你无法意识到理解意向性的能力。 最后一个补充是,对于涉及现象意识的易感性(接受者),由于没有意图对象可以用作正式载体,因此计算它是完全不可能的。 因此,我们可以清楚地看到,意向性是实现机器意识的不可逾越的边界。 在数学术语中,机器能够拥有的意识能力的上限是有意识的能力。 当然,这不是上限,因为不可预测的响应性也是有意的能力,但是从前面的分析可以看出,当前预编程的机器仍然不能具有不可预测的响应性。 也许我们可以期待更先进的量子计算能够突破预编程能力,但是故意心态的界限仍然无法突破。 因此,当我们将当前的机器意识研究分为五类:感知能力的实现,具体特定意识的实现,意识导向机制的实现,自我意识的实现以及接受能力的实现。它可以与知识研究中的五感意识理论进行比较,从而更加清楚地理解基本问题。我们的结论是,对于机器意识的研究和发展,应该搁置争议的主观体验方面(身体和心理经验)的实现,以及有意识的思维能力(环境意识,认知推理,语言交流,想象思维)。 ,情感)发生,行为控制),结合大脑和量子计算思想,开发具有一定意图能力的机器人,并应用于社会服务领域。 机器意识研究的未来围绕着上述分析的主要结论。我们认为,未来对机器意识的研究应主要从以下五个方面进行。
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